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成山角分道通航制水域航行风险辨识与操纵决策方法

贺益雄 于德清 刘霄 王丰 牟军敏

贺益雄, 于德清, 刘霄, 王丰, 牟军敏. 成山角分道通航制水域航行风险辨识与操纵决策方法[J]. 交通信息与安全, 2022, 40(5): 34-43. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.05.004
引用本文: 贺益雄, 于德清, 刘霄, 王丰, 牟军敏. 成山角分道通航制水域航行风险辨识与操纵决策方法[J]. 交通信息与安全, 2022, 40(5): 34-43. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.05.004
HE Yixiong, YU Deqing, LIU Xiao, WANG Feng, MOU Junmin. A Method of Risk Identification and Decision-making Support for Ship Maneuvers at Chengshanjiao Waters Under Traffic Separation Scheme[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2022, 40(5): 34-43. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.05.004
Citation: HE Yixiong, YU Deqing, LIU Xiao, WANG Feng, MOU Junmin. A Method of Risk Identification and Decision-making Support for Ship Maneuvers at Chengshanjiao Waters Under Traffic Separation Scheme[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2022, 40(5): 34-43. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.05.004

成山角分道通航制水域航行风险辨识与操纵决策方法

doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.05.004
基金项目: 

国家重点研发计划项目 2019YFB1600603

国家自然科学基金面上项目 52071249

2021年湖北省教育厅科技课题项目 B2021519

详细信息
    作者简介:

    贺益雄(1976—),博士,副教授. 研究方向:智能航行. E-mail: heyixiong7@whut.edu.cn

    通讯作者:

    牟军敏(1974—),博士,教授. 研究方向:智能航海与仿真技术. E-mail: moujm@whut.edu.cn

  • 中图分类号: X51

A Method of Risk Identification and Decision-making Support for Ship Maneuvers at Chengshanjiao Waters Under Traffic Separation Scheme

  • 摘要: 针对成山角分道通航制水域船舶航行风险高的问题,对数字化仿真环境、风险辨识、避碰机理和操纵决策开展研究。通过解构成山角水域的构成要素,建立静态交通环境的数学模型,结合船舶动态信息,构成动静结合的数字化仿真环境;基于时间、空间双维度的碰撞危险度模型和本船船位信息,提出碰撞等航行风险的辨识方法;考虑《1972年国际海上避碰规则》和良好船艺要求,归纳成山角水域不同会遇局面下的避让原则和方法,结合避碰机理求取最小改向幅度;运用时序滚动和反馈补偿方法,提出能自适应目标船机动特征的操纵决策模型。模拟成山角水域船舶会遇场景,开展多目标船场景下的仿真实验,结果表明:①在自建坐标系的会遇场景中(目标船:坐标位置(44 600 m,62 300 m),航向210°,航速12 n mile/h;本船:坐标位置(41 200 m,38 000 m),航向000°,航速12 n mile/h),基于成山角水域船舶行为的船位推算方法可提前1 168 s识别到碰撞危险;②在随机生成的多目标船模拟环境下,本船在245,617,2 005,2 405 s分别采取右转17°、复航、右转11°、复航操作,可让清所有目标船,满足船舶在该水域航行时操纵决策的需求。综上,提出的方法在成山角水域可更早识别到碰撞危险并进行操纵决策,为船舶在类似分道通航制水域中智能航行的实现提供理论基础。

     

  • 图  1  坐标系转换

    Figure  1.  Coordinate system transformation

    图  2  船舶领域模型

    Figure  2.  Ship domain model

    图  3  数字化仿真环境

    Figure  3.  Digital simulation environment

    图  4  其他风险预警示意图

    Figure  4.  Diagram of other risk warning

    图  5  TTS计算

    Figure  5.  Calculate the TTS

    图  6  改向方向判断

    Figure  6.  Direction of altering course judgment

    图  7  可行改向角

    Figure  7.  Feasible course altering angle

    图  8  复航示意图

    Pg-目标点; Cg-1,g-当前航段计划航线方向,(°); TA-目标点相对本船真方位,(°)

    Figure  8.  Diagram of resuming sailing

    图  9  复航时间

    Figure  9.  Time to resume sailing

    图  10  操纵决策方法

    Figure  10.  Method of manipulation decision-making

    图  11  对比实验

    Figure  11.  Comparative experiments

    图  12  2船实验

    Figure  12.  The experiment of two ships

    图  13  初始船位

    Figure  13.  Initial ship position

    图  14  多船实验过程

    Figure  14.  The multi-ship experiment process

    表  1  各航段主交通流方向与Oz表示的航段

    Table  1.   Main traffic flow direction of each segment and the segment represented by Oz

    航段编号 航段区域 交通流方向/(°) 航段编号 航段区域 交通流方向/(°)
    O1 ${O_{P3_1^3}}$ 150 O9 ${O_{P1_3^3}}$ 120
    O2 ${O_{P3_2^3}}$ 180 O10 ${O_{P1_3^1}}$ 300
    O3 ${O_{P3_1^1}}$ 330 O11 ${O_{P1_2^1}}$ 300
    O4 ${O_{P3_2^1}}$ 0 O12 ${O_{P1_2^3}}$ 120
    O5 ${O_{P1_1^3}}/{O_{P2_1^3}}$ 120 O13 ${O_{P1_2^1}}/{O_{P2_2^1}}$ 300
    O6 ${O_{P2_4^3}}$ 180 O14 ${O_{P2_3^1}}$ 0
    O7 ${O_{P1_1^1}}/{O_{P2_1^1}}$ 300 O15 ${O_{P1_2^3}}/{O_{P2_2^3}}$ 120
    O8 ${O_{P2_4^1}}$ 0 O16 ${O_{P1_1^3}}$ 180
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    表  2  会遇局面辨识模型

    Table  2.   Identification model of ship encounter

    船舶分类 会遇局面 条件
    第1类:存在潜在碰撞危险且u > 0 对遇 Q∈[0°,5.7°]∪[354.3°,360°],Q1∈[0°,5.7°]∪[354.3°,360°]
    Q∈(0°,112.5°)∪Q1∈(0°,112.5°)
    Q∈(247.5°,360°)∪Q1∈(247.5°,360°)
    追越 让路船 Q∈(0°,90°]∪[270°,360°),Q1∈(112.5°,247.5°)
    直航船 Q∈(112.5°,247.5°),Q1∈(0°,90°]∪[270°,360°)
    交叉 让路船 Q∈(0°,112.5°) 且不是追越或对遇局面
    直航船 Q∈(247.5°,360°) 且不是追越或对遇局面
    第2类:不存在潜在碰撞危险或u = 0
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    表  3  对比实验船舶参数

    Table  3.   Ship's Parameters of comparative experiment

    船类 坐标/m 航速/(n mile/h) 航向/(°)
    本船 (41 200,38 000) 12 0
    目标船 (44 600,62 300) 12 210
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    表  4  对比实验结果

    Table  4.   Results of comparative experiment

    碰撞危险识别方法 辨识到碰撞危险的时间/s 避让行动/(°) 复航时间/s
    基于航速矢量 1 625 右转17 2 246
    基于船舶行为 457 右转7 1 670
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    表  5  2船实验参数

    Table  5.   Parameters of a two-ship experiment

    局面 船类 坐标/m 航速/(n mile/h) 航向/(°)
    交叉相遇 本船 (33 938,20 000) 12 180
    目标船 (28 938,15 000) 12 90
    对遇 本船 (42 120,15 000) 12 0
    目标船 (42 120,25 100) 12 180
    追越 本船 (41 165,4 900) 13 0
    目标船 (41 165,9 000) 7 0
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    表  6  2船仿真结果

    Table  6.   Simulation results of two ships

    局面 初始时刻CRI 避碰行动/(°) 复航时间/s 碰撞危险预警时间/s 其他航行风险预警时间/s
    交叉相遇 0.203 右转16 695 0
    对遇 0.224 右转6 814 0 721
    追越 0.139 左转4 1 074 0
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    表  7  多船仿真初始参数

    Table  7.   Initial parameters of a multi-ship simulation

    船舶类型 坐标/m 航速/(n mile/h) 航向/(°)
    本船 (41 157,27 000) 12 0
    目标船1 (44 822,32 250) 12 240
    目标船2 (30 490,50 222) 12 120
    目标船3 (21 000,52 500) 12 120
    目标船4 (40 000,20 000) 12 0
    目标船5 (52 000,41 500) 12 300
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  • 收稿日期:  2022-03-29
  • 网络出版日期:  2022-12-05

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